Open Buildings 2.5D टाइमस्पेशल डेटासेट में, इमारत की मौजूदगी, इमारत की संख्या, और इमारत की ऊंचाई का डेटा शामिल होता है. यह डेटा, 2016 से 2023 तक के सालाना कैडेंस में, 4 मीटर के असरदार1 स्पेस रिज़ॉल्यूशन (रेस्टर 0.5 मीटर रिज़ॉल्यूशन में दिए जाते हैं) पर उपलब्ध होता है. इसे ओपन-सोर्स, लो-रिज़ॉल्यूशन वाली इमेज से बनाया जाता है. ये इमेज …
इस बड़े पैमाने के ओपन डेटासेट में, इमारतों की आउटलाइन शामिल हैं. इन्हें 50 सेंटीमीटर के हाई-रिज़ॉल्यूशन वाली सैटलाइट इमेज से लिया गया है. इसमें अफ़्रीका, लैटिन अमेरिका, कैरेबियन, दक्षिण एशिया, और दक्षिण-पूर्व एशिया में 1.8 बिलियन इमारतों का डेटा शामिल है. अनुमान, 580 लाख कि॰मी॰² के इलाके के लिए लगाया गया था. इस डेटासेट में मौजूद हर इमारत के लिए …
बुलकुल घनत्व, 0-20 सेंटीमीटर और 20-50 सेंटीमीटर की मिट्टी की गहराई पर 2 मिमी से कम का फ़्रैक्शन, अनुमानित माध्य और स्टैंडर्ड डेविएशन. पिक्सल वैल्यू को x/100 के हिसाब से वापस ट्रांसफ़ॉर्म किया जाना चाहिए. घने जंगल वाले इलाकों (आम तौर पर मध्य अफ़्रीका में) में, मॉडल की सटीक जानकारी कम होती है. इसलिए, बैंडिंग (स्ट्रिपिंग) जैसे आर्टफ़ैक्ट …
मिट्टी की गहराई 0-20 सेंटीमीटर और 20-50 सेंटीमीटर पर क्ले कॉन्टेंट,\nअनुमानित माध्य और स्टैंडर्ड डेविएशन. घने जंगल वाले इलाकों (आम तौर पर मध्य अफ़्रीका में) में, मॉडल की सटीक जानकारी कम होती है. इसलिए, बैंडिंग (स्ट्रिपिंग) जैसे आर्टफ़ैक्ट दिख सकते हैं. मिट्टी की प्रॉपर्टी के अनुमान, इनोवेशन …
0 से 200 सेंटीमीटर की गहराई पर, बेडरॉक की गहराई, अनुमानित औसत, और स्टैंडर्ड डेविएशन. डेटा जनरेट करने के लिए, संभावित फ़सल वाले इलाके को मास्क किया गया था. इस वजह से, ऐसे कई इलाके मास्क कर दिए गए हैं जहां चट्टान की गहराई 0 सेंटीमीटर है. इसलिए, वे …
मिट्टी की गहराई 0 से 20 सेंटीमीटर और 20 से 50 सेंटीमीटर पर, कैटियन एक्सचेंज कैपेसिटी का अनुमानित माध्य और स्टैंडर्ड डेविएशन. Pixel की वैल्यू को exp(x/10)-1 के साथ वापस ट्रांसफ़ॉर्म किया जाना चाहिए. घने जंगल वाले इलाकों (आम तौर पर मध्य अफ़्रीका में) में, मॉडल की सटीक जानकारी कम होती है. इसलिए, बैंडिंग (स्ट्रिपिंग) जैसे आर्टफ़ैक्ट …
0-20 सेंटीमीटर और 20-50 सेंटीमीटर की मिट्टी की गहराई पर, निकाले जा सकने वाले कैल्शियम का अनुमानित औसत और स्टैंडर्ड डेविएशन. पिक्सल वैल्यू को exp(x/10)-1 के साथ वापस ट्रांसफ़ॉर्म किया जाना चाहिए. घने जंगल वाले इलाकों (आम तौर पर मध्य अफ़्रीका में) में, मॉडल की सटीक जानकारी कम होती है. इसलिए, बैंडिंग (स्ट्रिपिंग) जैसे आर्टफ़ैक्ट दिख सकते हैं.
मिट्टी की गहराई 0-20 सें॰मी॰ और 20-50 सें॰मी॰ पर, निकाले जा सकने वाले लोहे का अनुमानित औसत और स्टैंडर्ड डेविएशन. पिक्सल वैल्यू को exp(x/10)-1 के साथ वापस ट्रांसफ़ॉर्म किया जाना चाहिए. घने जंगल वाले इलाकों (आम तौर पर मध्य अफ़्रीका में) में, मॉडल की सटीक जानकारी कम होती है. इसलिए, बैंडिंग (स्ट्रिपिंग) जैसे आर्टफ़ैक्ट दिख सकते हैं.
0 से 20 सेंटीमीटर और 20 से 50 सेंटीमीटर की मिट्टी की गहराई पर, निकाले जा सकने वाले मैग्नीशियम का अनुमानित औसत और स्टैंडर्ड डेविएशन. पिक्सल वैल्यू को exp(x/10)-1 के साथ वापस ट्रांसफ़ॉर्म किया जाना चाहिए. घने जंगल वाले इलाकों (आम तौर पर मध्य अफ़्रीका में) में, मॉडल की सटीक जानकारी कम होती है. इसलिए, बैंडिंग (स्ट्रिपिंग) जैसे आर्टफ़ैक्ट दिख सकते हैं.
मिट्टी की गहराई 0-20 सेंटीमीटर और 20-50 सेंटीमीटर पर, निकाले जा सकने वाले फ़ॉस्फ़ोरस का अनुमानित माध्य और स्टैंडर्ड डेविएशन. पिक्सल वैल्यू को exp(x/10)-1 के साथ वापस ट्रांसफ़ॉर्म किया जाना चाहिए. घने जंगल वाले इलाकों (आम तौर पर मध्य अफ़्रीका में) में, मॉडल की सटीक जानकारी कम होती है. इसलिए, बैंडिंग (स्ट्रिपिंग) जैसे आर्टफ़ैक्ट दिख सकते हैं.
मिट्टी की 0-20 सेंटीमीटर और 20-50 सेंटीमीटर की गहराई पर, निकाले जा सकने वाले पोटैशियम का अनुमानित औसत और स्टैंडर्ड डेविएशन. पिक्सल वैल्यू को exp(x/10)-1 के साथ वापस ट्रांसफ़ॉर्म किया जाना चाहिए. घने जंगल वाले इलाकों (आम तौर पर मध्य अफ़्रीका में) में, मॉडल की सटीक जानकारी कम होती है. इसलिए, बैंडिंग (स्ट्रिपिंग) जैसे आर्टफ़ैक्ट दिख सकते हैं.
मिट्टी की गहराई 0-20 सेंटीमीटर और 20-50 सेंटीमीटर पर, निकाले जा सकने वाले सल्फर का अनुमानित औसत और स्टैंडर्ड डेविएशन. पिक्सल वैल्यू को exp(x/10)-1 के साथ वापस ट्रांसफ़ॉर्म किया जाना चाहिए. घने जंगल वाले इलाकों (आम तौर पर मध्य अफ़्रीका में) में, मॉडल की सटीक जानकारी कम होती है. इसलिए, बैंडिंग (स्ट्रिपिंग) जैसे आर्टफ़ैक्ट दिख सकते हैं.
मिट्टी की 0-20 सेंटीमीटर और 20-50 सेंटीमीटर की गहराई पर, निकाले जा सकने वाले जस्ता, अनुमानित माध्य, और स्टैंडर्ड डेविएशन. पिक्सल वैल्यू को exp(x/10)-1 के साथ वापस ट्रांसफ़ॉर्म किया जाना चाहिए. घने जंगल वाले इलाकों (आम तौर पर मध्य अफ़्रीका में) में, मॉडल की सटीक जानकारी कम होती है. इसलिए, बैंडिंग (स्ट्रिपिंग) जैसे आर्टफ़ैक्ट दिख सकते हैं.
मिट्टी की उर्वरता क्षमता का वर्गीकरण, ढलान, रासायनिक, और मिट्टी की भौतिक विशेषताओं का इस्तेमाल करके किया जाता है. इस लेयर के बारे में ज़्यादा जानकारी के लिए, कृपया इस पेज पर जाएं. 'fcc' बैंड के लिए क्लास, पिक्सल वैल्यू पर लागू होती हैं. इन्हें x modulo 3000 के साथ वापस ट्रांसफ़ॉर्म किया जाना चाहिए. घने जंगल वाले इलाकों में …
0 से 20 सेंटीमीटर और 20 से 50 सेंटीमीटर की मिट्टी की गहराई पर ऑर्गैनिक कार्बन, अनुमानित माध्य और स्टैंडर्ड डेविएशन. पिक्सल वैल्यू को exp(x/10)-1 के साथ वापस ट्रांसफ़ॉर्म किया जाना चाहिए. घने जंगल वाले इलाकों (आम तौर पर मध्य अफ़्रीका में) में, मॉडल की सटीक जानकारी कम होती है. इसलिए, बैंडिंग (स्ट्रिपिंग) जैसे आर्टफ़ैक्ट दिख सकते हैं.
मिट्टी की गहराई 0 से 20 सेंटीमीटर और 20 से 50 सेंटीमीटर पर रेत की मात्रा,\nअनुमानित औसत और स्टैंडर्ड डेविएशन. घने जंगल वाले इलाकों (आम तौर पर मध्य अफ़्रीका में) में, मॉडल की सटीक जानकारी कम होती है. इसलिए, बैंडिंग (स्ट्रिपिंग) जैसे आर्टफ़ैक्ट दिख सकते हैं. मिट्टी की प्रॉपर्टी के अनुमान, इनोवेशन …
मिट्टी की गहराई 0 से 20 सेंटीमीटर और 20 से 50 सेंटीमीटर पर, मिट्टी में गाद की मात्रा, अनुमानित माध्य, और स्टैंडर्ड डेविएशन. पिक्सल वैल्यू को exp(x/10)-1 के साथ वापस ट्रांसफ़ॉर्म किया जाना चाहिए. घने जंगल वाले इलाकों (आम तौर पर मध्य अफ़्रीका में) में, मॉडल की सटीक जानकारी कम होती है. इसलिए, बैंडिंग (स्ट्रिपिंग) जैसे आर्टफ़ैक्ट दिख सकते हैं.
मिट्टी की गहराई 0 से 20 सेंटीमीटर और 20 से 50 सेंटीमीटर पर पत्थर की मात्रा, अनुमानित माध्य और स्टैंडर्ड डेविएशन. पिक्सल वैल्यू को exp(x/10)-1 के साथ वापस ट्रांसफ़ॉर्म किया जाना चाहिए. घने जंगल वाले इलाकों (आम तौर पर मध्य अफ़्रीका में) में, मॉडल की सटीक जानकारी कम होती है. इसलिए, बैंडिंग (स्ट्रिपिंग) जैसे आर्टफ़ैक्ट दिख सकते हैं.
मिट्टी की गहराई 0-20 सेंटीमीटर और 20-50 सेंटीमीटर पर कुल कार्बन, अनुमानित माध्य और स्टैंडर्ड डिवीऐशन. पिक्सल वैल्यू को exp(x/10)-1 के साथ वापस ट्रांसफ़ॉर्म किया जाना चाहिए. घने जंगल वाले इलाकों (आम तौर पर मध्य अफ़्रीका में) में, मॉडल की सटीक जानकारी कम होती है. इसलिए, बैंडिंग (स्ट्रिपिंग) जैसे आर्टफ़ैक्ट दिख सकते हैं.
0-20 सेंटीमीटर और 20-50 सेंटीमीटर की मिट्टी की गहराई पर कुल नाइट्रोजन, अनुमानित माध्य, और स्टैंडर्ड डेविएशन. पिक्सल वैल्यू को exp(x/100)-1 के साथ वापस ट्रांसफ़ॉर्म किया जाना चाहिए. घने जंगल वाले इलाकों (आम तौर पर मध्य अफ़्रीका में) में, मॉडल की सटीक जानकारी कम होती है. इसलिए, बैंडिंग (स्ट्रिपिंग) जैसे आर्टफ़ैक्ट दिख सकते हैं.
मिट्टी की गहराई 0 से 20 सेंटीमीटर और 20 से 50 सेंटीमीटर पर, यूएसडीए टेक्सचर क्लास. घने जंगल वाले इलाकों (आम तौर पर मध्य अफ़्रीका में) में, मॉडल की सटीक जानकारी कम होती है. इसलिए, बैंडिंग (स्ट्रिपिंग) जैसे आर्टफ़ैक्ट दिख सकते हैं. Innovative Solutions for Decision ने मिट्टी की प्रॉपर्टी के अनुमान लगाए हैं …
मिट्टी की गहराई 0-20 सें॰मी॰ और 20-50 सें॰मी॰ पर, निकाले जा सकने वाले एल्यूमिनियम का अनुमानित माध्य और स्टैंडर्ड डेविएशन. पिक्सल वैल्यू को exp(x/10)-1 के साथ वापस ट्रांसफ़ॉर्म किया जाना चाहिए. Innovative Solutions for Decision Agriculture Ltd. (iSDA) ने मशीन लर्निंग और …
मिट्टी की गहराई 0-20 सेंटीमीटर और 20-50 सेंटीमीटर पर, अनुमानित मीन और स्टैंडर्ड डेविएशन. पिक्सल वैल्यू को x/10 के साथ वापस ट्रांसफ़ॉर्म किया जाना चाहिए. घने जंगल वाले इलाकों (आम तौर पर मध्य अफ़्रीका में) में, मॉडल की सटीक जानकारी कम होती है. इसलिए, बैंडिंग (स्ट्रिपिंग) जैसे आर्टफ़ैक्ट दिख सकते हैं. …
[[["समझने में आसान है","easyToUnderstand","thumb-up"],["मेरी समस्या हल हो गई","solvedMyProblem","thumb-up"],["अन्य","otherUp","thumb-up"]],[["वह जानकारी मौजूद नहीं है जो मुझे चाहिए","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["बहुत मुश्किल है / बहुत सारे चरण हैं","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["पुराना","outOfDate","thumb-down"],["अनुवाद से जुड़ी समस्या","translationIssue","thumb-down"],["सैंपल / कोड से जुड़ी समस्या","samplesCodeIssue","thumb-down"],["अन्य","otherDown","thumb-down"]],[],[],["The datasets provide information on building data and soil properties. Open Buildings Temporal V1 offers annual building presence, counts, and heights from 2016-2023. Open Buildings V3 Polygons details 1.8 billion building outlines across Africa, Latin America, the Caribbean, and Asia. iSDAsoil datasets predict soil characteristics like aluminium, calcium, carbon, and clay content at depths of 0-20 cm and 20-50 cm across Africa, noting potential inaccuracies in dense jungle areas.\n"]]
